Python 如何将 collections.OrderedDict 转换为 dataFrame答案

【问题标题】：Python How to convert collections.OrderedDict to dataFramePython 如何将 collections.OrderedDict 转换为 dataFrame
【发布时间】：2020-06-14 14:03:10
【问题描述】：

我有以下任务： 1) 我有一个带有一些电子表格的 excel 文件。从这些电子表格中，我需要“A:CU”列中的信息，第 41 - 51 行 2）然后我需要从所有电子表格的“A：CU”列、第 41 - 51 行（它们具有相同的结构）中收集信息并创建一个数据库。 3) 应该有一列表明从哪个电子表格中收集数据

我做了以下操作：

import pandas as pd
file='January2020.xlsx'
#getting info from spreadsheets C(1), C(2) and so on
days = range(1,32)
sheets = []
for day in days:
    sheets.append('C(' + str(day)+')')
#importing data
all_sales=pd.read_excel(file,header=None,skiprows=41, usecols="A:CU", sheet_name=sheets,
                skipfooter=10)

现在我有 collections.OrderedDict 并且很难将它放入 dataFrame 中。

我需要的是这样的数据框：

【问题讨论】：

标签： python excel dataframe ordereddict

【解决方案1】：

试试pd.concat

df = pd.concat(all_sales, ignore_index = True)

【讨论】：

不，它不起作用。我有一列包含 C(1)、C(2)...没有任何其他数据
我也试过这个代码：xls=pd.ExcelFile(file); df=xls.parse("C(1)", header=None, skiprows=40, usecols="A:CU", skipfooter=10); df.insert(0,"Date","C(1)") 它与 1 个电子表格完美配合。然后我尝试使用以下代码浏览电子表格 C(1) - C(31)：days = range(1,32) sheets = [] for day in days: sheets.append('C(' + str(day)+')') xls=pd.ExcelFile(file) df=xls.parse(sheets, header=None, skiprows=40, usecols="A:CU", skipfooter=10) df.insert(0,"Date",sheets) 但再次以 'collections.OrderedDict' 对象没有属性 'insert' 结束

【解决方案2】：

我使用了这段代码，它成功了：

file='January2020.xlsx'
days = range(1,32)
all_sales=pd.DataFrame()
df = pd.DataFrame()
all_df = []
for day in days:
    sheet_name = "C("+str(day)+")"
    all_sales=pd.read_excel(file,header=None,skiprows=41,usecols="A:CU", sheet_name=sheet_name,
                skipfooter=10)
    all_sales["Date"] = sheet_name
    all_df.append(all_sales)
df_final = pd.concat(all_df)

【讨论】：